当前位置:今期特马刘伯温玄机图 > 人工神经网络 >

人工神经网络算法的学习率有什么作用?

  可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

  1、神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等)。

  2、这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用于解决不同的问题),使初始解根据这个方向和步长移动后,能使目标函数的输出(在神经网络中就是预测误差)下降。

  3、然后将它更新为新的解,再继续寻找下一步的移动方向的步长,这样不断的迭代下去,目标函数(神经网络中的预测误差)也不断下降,最终就能找到一个解,使得目标函数(预测误差)比较小。

  4、而在寻解过程中,步长太大,就会搜索得不仔细,可能跨过了优秀的解,而步长太小,又会使寻解过程进行得太慢。因此,步长设置适当非常重要。

  5、学习率对原步长(在梯度下降法中就是梯度的长度)作调整,如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度,

  6、而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长,使用的是可变学习率,它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整,再根据学习率决定步长。

  神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用于解决不同的问题),使初始解根据这个方向和步长移动后,能使目标函数的输出(在神经网络中就是预测误差)下降。 然后将它更新为新的解,再继续寻找下一步的移动方向的步长,这样不断的迭代下去,目标函数(神经网络中的预测误差)也不断下降,最终就能找到一个解,使得目标函数(预测误差)比较小。

  而在寻解过程中,步长太大,就会搜索得不仔细,可能跨过了优秀的解,而步长太小,又会使寻解过程进行得太慢。因此,步长设置适当非常重要。

  学习率对原步长(在梯度下降法中就是梯度的长度)作调整,如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度,

  而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长,使用的是可变学习率,它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整,再根据学习率决定步长。

  详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文,里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码

http://aqilabutik.com/rengongshenjingwangluo/405.html
点击次数:??更新时间2019-07-03??【打印此页】??【关闭
  • Copyright © 2002-2017 DEDECMS. 织梦科技 版权所有  
  • 点击这里给我发消息
在线交流 
客服咨询
【我们的专业】
【效果的保证】
【百度百科】
【因为有我】
【所以精彩】